基于交互理念的体育用品智能可穿戴技术及其应用研究*

张茜,钟嘉馨

(1.东华大学 服装与艺术设计学院,上海 200051;2.东华大学 现代服装设计与技术教育部重点实验室,上海 200051)

一、体育运动领域智能可穿戴技术的发展背景

物物互联是当下智能化发展的趋势之一,物联网技术成为当下与人们生活息息相关的信息技术。物联网技术包括传感技术、多设备网络连接技术以及低功耗高运算能力的数据处理技术[1]278。交互指人与数字产品或信息服务的交流互动[2]231。物联网技术之间的整合离不开交互理念的渗透。智能可穿戴设备即是物联网技术发展下的产物。因此在物联网背景下,以人为本的交互理念能为智能可穿戴设备的发展提供强有力的支持。智能可穿戴设备实现用户与产品的连接,要求产品具备感应传感能力、以5G为基础的网络连接和数据处理能力。在体育用品中,以交互理念为主的可穿戴技术可收集用户的生理信号并对其进行能量收集、储存以及监测,并通过电子通讯设备给专业运动员、热爱健身的人群提供准确、实时的数据反馈。

本文基于Scopus 、Sciencedirect两个数据库进行检索,截至2022年1月,以interaction、物联网(Internet of Things,IoT)、wearable device、sports为关键词进行搜索。其中从Scopus数据库检索到5篇论文,经过初步筛选,筛选出相关性较高的2篇论文。从Sciencedirect数据库431篇论文,在筛选论文时选择近5年的研究性论文以及综述共174篇,排除数据处理的云计算结构建立以及数据隐私和安全问题,最终得到40篇论文。本文对这40篇论文进行分析,发现大多是在物联网背景下提升智能可穿戴技术的技术性文章,少有针对交互理念下可穿戴技术的综述说明。因此,本文基于调研的论文,讨论在交互理念下智能可穿戴技术在体育用品中的发展重难点和有待提升改进之处,旨在为可穿戴体育用品的发展提供建议。

二、体育运动领域的智能可穿戴技术

(一)在体育用品中智能可穿戴技术类型

本文通过调研国内电商销售平台淘宝、天猫、京东,以及国外品牌官网如OMsignal、Hexoskin等,共收集到30种智能体育健身可穿戴产品。同时对产品进行相关性能分类(表1)。调研结果显示:心率监测、运动定位、步数监测、动作矫正以及卡路里消耗功能在体育类可穿戴产品中最为常见;可穿戴体育产品通常采用非侵入式的传感设备监测运动者的生理数据。以下对主要技术进行分析。

表1 30款体育运动类智能可穿戴产品的技术与功能调研

表1(续)

1.心率监测技术

心率监测技术包括心率信号的获取、干扰信号的排除以及心率信号的呈现。心率能够通过动脉血压、心电图、脉搏波等信号进行分析提取,而心电图和脉搏波信号容易受到电信号以及机械力的干扰。为减少干扰、增加心率实时监测时长、提高运动员及运动爱好者的穿戴舒适度,Ningning Xiao等人[3]5采用光电容积法①作为心率传感器的制备方法,并提出一种自适应混合滤波算法以提高监测类可穿戴设备的可靠性(图1)。同时为了减小传感器的监测误差,Jiayi Zhao[4]40等人在研究可穿戴运动设备时进行了心率算法实验,结果显示使用中值滤波器②后的心跳数值和实际数值的误差在6%以内,准确度更好。

图1 自适应混合滤波算法的应用

在心率监测技术方面需要考虑信号的准确采集和误差的消除。在集成方面,心率传感器可以使用硬性电子元件或柔性材料的方式集成到可穿戴服饰中[5]46-47。此间需要考虑心率传感器放置的具体部位和稳定性。因为从心率电子元件的角度来说,需要避免由于设备的滑动而产生的数据误差;从柔性传感的角度来说,要保证柔性材料的导电性能,以及洗涤后的稳定性。

2.定位技术

追踪技术是可穿戴设备中不可缺少的一项技术。追踪技术包括光学动作捕捉③、视觉运动捕捉系统④、GPS卫星定位等。光学和视觉等动作捕捉系统的捕捉准确度较高,但是成本较高,并且需要复杂的运算。从商业化的角度来看,该类追踪技术难以融入产品实现批量化生产。在调研的体育类产品中设计者常用GPS定位技术来降低成本、减少操作难度。但目前用于可穿戴设备中的GPS定位技术还存在误差较大、无法在室内运行以及耗电量大等问题。因此,近年来超宽带(Ultra wideband,UWB)定位传感器(图2)由于精度大并且不受室内外条件限制而被用于体育可穿戴设备的定位。但UWB的定位有一定范围限制。为解决UWB定位传感器的局限性,并进一步提高定位精度,Adnan Waqar[6]1-3等人采用具有返向传播功能的多层感知器前馈人工神经网络⑤这种人工智能模型,以提高UWB定位系统的准确性。此外,为了降低电量消耗,广州幻境科技有限公司在研究可穿戴的GPS定位技术时,提出将微信的定位技术和惯性辅助定位技术结合起来,使卫星定位系统进行间断式的工作,降低设备开启定位模式后的能源消耗,延长设备电量使用时长。

图2 UWB定位传感器

3.步数监测

步数监测通常运用在跑步、徒步等体育活动中。智能体育用品通常使用加速度计⑥、陀螺仪⑦以及重力感应器等对运动者的步数进行监测,并通过智能设备接收步数相关信息。步数监测的重点问题在于保证计步的准确性:不仅要考虑技术对不同运动情况的读取精度,还要考虑技术集成上的精度保证。Bastien Presset[7]45-47等人在实验环境中测试了智能手机计步器放置在不同人体部位的数据准确性,同时比较了计步器以及智能手机计步程序的准确性,对可穿戴设备的步数监测有一定参考价值。在实验中计步器被放置在手臂、宽松服装口袋以及腰带部位。结果显示:当计步器紧贴身体并且在手臂位置时,计步器测量数据最为精准。实验证明:在低速度跑步的状况下智能手机计步程序计数更加准确;当速度提升到6km/h时,机械计步器计数更加准确。可见,在体育类可穿戴设备中,人在低速跑步时的计数准确性还需要提高,计步运用范围需扩大。此外,也可将可穿戴设备的计步器与智能手机计步软件进行更好的数据配合,在一定程度上降低成本。

4.动作矫正

动作矫正即人体运动后的评估矫正,分析运动数据有助于预防肌肉关节受伤。动作矫正包括人体活动时的运动捕捉及采用运动捕捉系统进行数据采集。该系统通常由惯性传感单元组成,其中包括三轴陀螺仪、加速度计以及磁力计⑧,以校正水平航向的误差。之后将校正前后的动作姿势进行比较,使运动者了解运动过程中的不当姿势。这就是动作矫正的主要流程。动作矫正技术对准确性要求相对较高。为提高精度,Matthew J.Leineweber[8]38-43等人通过光学捕捉器检查了下肢可穿戴运动捕捉系统的运动学测量误差,发现影响动作校正的是参考物和测量关节角度之间的恒定偏移。通过算法改进,Mattew等人将误差缩小到5%以内,提升了捕捉的准确度。矫正后的反馈和呈现——包括智能电子设备的相关数据呈现或者通过矫正部位的振动、声音等不同感官方式的呈现——都要求反馈数据的及时性。因此可通过算法调整,保证数据与信号同步。在未来动作矫正技术的发展中还可以考虑人与体育可穿戴产品的多感官交互,提高运动者对错误动作的敏感度,从而提升动作准确性。

5.能量消耗监测

能量消耗是测量人体活动水平的重要指标。测量能量消耗最为准确的工具包括直接热量计⑨、间接热量计⑩以及双标水⑪。然而受到成本和测试方式限制,这类测量方式难以在可穿戴设备中使用。市面上的可穿戴设备常用三轴加速度传感器搭配算法进行能量消耗估算。在追踪人体运动、评估能量消耗的过程中,此类传感器需要一直运行,因此设备的续航能力较低。目前监测人体活动的自供电可穿戴设备可以解决可穿戴设备电池续航问题。动能收集技术能将人体运动产生的动能转化为电能,并在能量获取的过程中分析人体活动信息以达到监测目的。Ling Xiao等人[9]1-14评估了能量收集器在不同强度下人体的活动数据,指出可以采用活动强度分类和回归模型实现更加精准的能量消耗监测。能量收集器在保证数据监测的同时发展可持续的电池技术,是未来体育可穿戴设备的发展方向。但目前能量收集的方式主要还处在实验阶段,未来商业化的过程中还需要考虑技术实现问题,增强技术可复制性。

在体育可穿戴设备中非侵入式的生理数据监测技术是最为关键的技术。市面上的体育智能设备为增加产品的吸引力,满足消费者多方面的需求,通常将心率监测、步数监测等技术功能融入产品中。在组合各类传感器时,设计师还需要考虑整体的兼容性,通过算法分类,减少信号之间的干扰。

(二)体育用品中可穿戴技术的发展重难点

运动体育领域可穿戴技术的交互性主要体现在人体生物与物理信号监测、数据评估以及信号反馈三个方面。从用户的角度考虑技术的发展升级,需要全过程把握交互理念,提升传感技术的精确度、数据评估的标准性、信息输入和反馈的实时性以及电量维持。

1.传感精确度

传感精度影响用户在使用运动健身类可穿戴设备时的信息反馈的时效性,影响用户下一步行动。提升传感技术的精确度需要考虑传感器捕捉有效信号的能力。这要求传感器能够监测人体细微变化。如监测运动心率和呼吸的低压变形传感器,通过改变压力传感器的结构矩阵,使传感器能够精确测量人体小于1 KPa的压力。Geetika Maddirala[10]1-9提出了气室和聚二甲基硅氧胺(PDMS)组合的电容性传感器,在宽线性范围内允许机械形变,实现更高的灵敏度。此外,提升传感精度要求信号监测的连续性。为提升连续性,Pablo Escobedo等人[11]1-7在设计一个持续监测汗液的可穿戴腕带时,在电路板下靠近皮肤的区域放置了一块U型可更换的吸水垫。人体汗液可收集在吸水垫中以保证传感器读取汗液信息的流畅性。同时,Pablo Escobedo等人将传感区域设计成直径小于3.6mm的区域,保证长时间汗液读取。传感器放置的位置对读数的准确性也有影响。Gloria Cosoli 等人[12]3-12提出,腕带式体育类可穿戴设备相比胸带式设备的心率监测准确度更高。因为腕带式传感器穿戴于四肢,所以在监测步数时精确度大于胸戴式设备。根据不同需求,传感器需放置于最佳位置以保证最优性能。

2.信息输入反馈实时性以及数据评估的标准性

数据处理阶段,包括数据预处理、数据提取及分类。初始数据的干扰信息会在一定程度上造成输入和反馈的延迟。数据处理首先要对初始数据进行清理分段,即滤波阶段。常用的工具包括移动平均滤波器、卡尔曼滤波器和互补滤波器。其次是计算提取有效信息,最后建立算法将数据进行分类,主要方法包括决策树、逻辑回归、深度神经网络、向量机等。卷积神经网络、循环神经网络是数据分析中常用的工具[13]1-2,通过参数预设机制确保处理器对输入信号的准确判断。针对当前运动类可穿戴产品市场现状,优化多种生理数据的监测系统能提升用户的体验感以及用户对产品的认同度。在这种情况下,可穿戴体育设备需要一个评判该系统的标准。数据处理属于计算机信息技术,运动领域数据通常来源于人体大量生理、心理数据。因此要求该技术能够在较短时间内进行信息处理。同时,可穿戴设备还需要建立一个由睡眠、运动医学、体育领域的专家指导的标准化评价体系,以评估大量数据。如人体的心率、呼吸、能量消耗、运动动作等,为用户提供快速、准确、有效的反馈信息。此外,对数据的分析处理还涉及对输入信息的评价,需要通过可穿戴设备深度学习,作出判断以作出准确的回应。

3.电量维持

体育类智能可穿戴设备根据不同的使用情况,对电源、储能或硬件功率消耗的要求各有不同。如户外运动条件下智能设备需要长时间的储能,以满足产品的远程使用需求。设备的能源消耗太快会直接影响用户的体验感。因此此类产品需要提升储能性能。当前智能设备的电源可以通过能量采集的方式进行,如通过压电[14]、摩擦电[15]1和生物电[16]1的方式实现传感器的自供电。储能可以通过超级电容器⑫,锂离子电池[17]1等进行。Libu Manjakkal等人[18]1提出一个汗液能量收集和生物电容器,有希望达到3.6mWcm-2的功率密度以供应可穿戴设备的电量。并通过算法实现设备的低功耗运行,延长电池寿命。

三、基于交互理念的可穿戴技术在体育用品中的体现

(一)人与环境信息的交互

在体育健身方面的可穿戴产品主要体现在距离监测以及人体运动状态监测,如心率、肌电反应以及呼吸监测。本文调研了30个体育健身可穿戴产品,其中人体生理信号监测主要包括心率、呼吸、动作以及能量监测。此外还包括距离、穿戴时长等环境信息获取。人体数据与环境数据的感应获得并不是单独进行。例如采用陀螺仪测出不同人在不同情境下的步距,结合加速度计能够计算出用户的步数和行走距离。通过方程计算,该信息又可以计算出运动中的能量消耗,以实现人和环境数据的交互。除了人与现实环境的交互,体育类的可穿戴设备还包括人与虚拟环境的交互。Jan David Smeddincka等人[19]1-5通过结构化问卷对比研究,证明情景锻炼游戏获得的虚拟奖励将会对人的健身情况产生正向影响。例如任天堂健身环通过压力传感、陀螺仪将健身、动作和运动量与游戏相结合,让用户在运动的同时感受到游戏的乐趣,从而激发用户运动健身的兴趣。

(二)人与产品的交互

人与可穿戴产品的交互体现在整个可穿戴技术流程中。首先是产品读取人的生理信号或需求,通过云计算和深度学习“理解”该信号所表达的含义,最终将数据以用户的语言传递出去。在此过程中,计算机的理解能力即数据处理能力至关重要。Eglé等人[20]20-24提出了一个复杂的疲劳监测系统和评估平台。通过放置在额头和胸部的脉搏传感模块、心率和脑电波模块监测人体ECG信号⑬、脑电波频段⑭等,结合运动医学、睡眠领域专家知识生成逻辑规则评判用户的疲劳程度,如图3(a)所示。该评估系统包括精神疲劳和生理疲劳两个评估组,以客观数据和主观评定方法进行评估。精神疲劳由眨眼频率、大脑活动频率、过往睡眠障碍、精神活动进行评定测量,并辅助以脑电波传感器以及摄像头观察眨眼频率和面部活动,如图3(b)所示。生理疲劳由中枢神经系统状态、心脏恢复时间、神经系统平衡、肌肉补偿运动等指标测评。最终通过不同模块蓝牙反馈在智能手机上,用户可以及时了解身体疲劳状态,作出适当调整。这一疲劳监测系统通过多模块传感和计算机运算技术体现人与智能可穿戴产品之间的交互。

图3 疲劳评估与监测系

(三)人与人的交互

可穿戴技术不仅体现在单个人与环境和产品的交互,还体现在人与人之间的协同交互。例如在户外运动中运动员既需要个人生理和情绪的调整,也需要协同配合。由此可见,可穿戴设备同样需要考虑运动的社交属性。Matthew Louis Mauriello 等人[21]2833-2835提出了一种用于团体跑步的可穿戴柔性电子显示器(Social Fabric Fitness, SFF),如图4(a)所示。该设计可以向一组跑步者显示智能设备穿戴者的平均速度、跑步持续时间以及距离。Erogear的柔性LED显示屏位于运动服的背部,如图4(b)所示。显示屏与手机蓝牙连接,通过手机中的运动追踪软件将数据传输到SFF硬件系统。由领跑的几位队员穿着该队服装,队友能够通过呈现的数据及时了解队伍的跑步情况,增强团队协作能力以及运动积极性。同时位于腰部的仪器还能监测跑步者自身心率,帮助他们了解自身运动情况,如图4(c)所示。在未来可穿戴设备的发展中从运动提示、动作纠正的角度出发,可穿戴设备的锻炼陪伴属性可被增强。

图4 社交性运动柔性可穿戴设备

四、结论

在物联网发展的今天,把握交互理念对于可穿戴技术的发展具有指导意义。本文探讨了体育运动领域可穿戴技术中融入交互理念的主要体现。融入交互理念的可穿戴技术体现出人与设备、人与人以及人与环境的连接关系,具有用户中心的特征。智能可穿戴技术重点在于保证产品的持续性和使用性,给用户带来流畅的使用感和便捷的操作性。这需要考虑感应性能的准确度、数据分析的实时性和标准性以及设备电量的维持。在当前研究领域许多成果推动技术的发展,但是还需要制定一系列标准,明确产品细节,从而推动可穿戴产品走向大众。

① 光电容积描记法是一种无创测量人体脉搏信号的方法,其波形反映了血管中的血液容积变化。

② 中值滤波器是一种非线性滤波器,是1971作为离散信号的平滑装置而提出的,其突出特点是在消除脉冲噪声的同时,保护包含有效信息的单调信号的结构。

③ 数字动作捕捉镜头、Mx Giganet、校准工具、采光点、设备专用支架、演员专用服装Suits、动作捕捉系统图形工作站、配套应用软件(智能数据处理软件)数据实时编辑软件。

④ 视觉动作捕捉技术软件需要摄像头搭配独特的算法推算出人体的动作姿态。

⑤ 多层前馈神经网络是指在单计算层感知器的输入层与输出层之间引入隐层(隐层个数可以大于或等于1)作为输入模式的“内部表示”,由此计算单层感知器变成多(计算)层感知器。

⑥ 加速度计是一类利用敏感质量的惯性力或其他方式来测量载体机械运动信息并将其转化为电学量进行测量或储存的惯性传感器的统称。

⑦ 陀螺仪是一种测量绕敏感轴角速度的装置。由于其能够精确地确定物体绕其敏感轴的角速度,并且能够不受重力或物体移动时所产生的加速度影响,所以常被安装在高速运动的物体,如飞机或者导弹上,用来做导航或者精确定位。

⑧ 磁力计,也叫地磁、磁感器,可用于测试磁场强度和方向,定位设备的方位。

⑨ 对营养元素燃烧时所产生热量的直接测定,或将生物体放入密闭的室内,测定散发热量的装置。

⑩ 测定气体交换,根据测定结果以算出能量代谢的装置。

⑪ 受试者喝入定量的双标记水,在一定时间内(8～15 d)连续收集尿样,通过测定尿样中稳定的双标记同位素及消失率,计算能量消耗量。

⑫ 超级电容器是一种基于电极/溶液界面的电化学过程的储能元件,是介于蓄电池和常规电容器之间的新型储能设备及器件,是一种新型绿色环保产品。

⑬ 心电图。

⑭ 脑电波是一些自发的有节律的神经电活动,其频率变动范围在每秒1～30次之间的,可划分为四个波段,即δ波(1～3Hz)、θ波(4～7Hz)、α波(8～13Hz)、β(14～30Hz)。